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药学专业认证视角下药学实验课程体系建设

卫生职业教育 2024年第7期42卷 96-99页

作者：王一男杨冬芝赵子明郭栋徐州医科大学药学院江苏徐州221004

开展药学专业认证符合医药院校提升专业办学质量的内在要求。近年来,围绕“健康中国”战略和医药卫生事业发展新要求以及生物医药产业转型升级新任务,明确了药学专业“知医、善药、强用”的人才培养目标。为培养具有深厚家国情怀,良好... 详细信息

开展药学专业认证符合医药院校提升专业办学质量的内在要求。近年来,围绕“健康中国”战略和医药卫生事业发展新要求以及生物医药产业转型升级新任务,明确了药学专业“知医、善药、强用”的人才培养目标。为培养具有深厚家国情怀,良好职业道德、人文素养、创新思维和岗位胜任力的高水平应用型药学人才,在药学专业认证视角下开展药学实验课程体系建设,为新时期大健康医药产业培养高素质高技能综合型药学人才提供借鉴。

关键词：药学专业认证药学实验教学课程体系

基于红外图像的电力设备识别及发热故障诊断方法研究进展

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中国电机工程学报 2024年

作者：刘传洋吴一全南京航空航天大学电子信息工程学院

在电力大数据背景下，依托机器视觉和深度学习技术，从海量的红外图像数据中实现电力设备识别及发热故障诊断，已经成为该领域运维工作亟待解决的问题。本文以红外图像为研究对象，综述了基于传统图像处理和基于深度学习两类方法的红外... 详细信息

在电力大数据背景下，依托机器视觉和深度学习技术，从海量的红外图像数据中实现电力设备识别及发热故障诊断，已经成为该领域运维工作亟待解决的问题。本文以红外图像为研究对象，综述了基于传统图像处理和基于深度学习两类方法的红外图像中电力设备识别及发热故障诊断研究进展。首先概述了电力设备红外图像识别及发热故障诊断的发展历程及技术流程；然后阐明了基于传统图像处理的电力设备识别及发热故障诊断方法，从图像预处理、图像配准、图像分割、特征提取与分类、发热故障诊断5个方面进行归纳总结；阐述了基于深度学习的变电站设备和输电线路设备识别及发热故障诊断方法，与传统图像处理方法相比，深度学习方法能够快速准确地识别电力设备发热故障；最后指出了基于深度学习的视觉技术在电力设备识别及发热故障诊断应用中存在的问题，基于现有的深度学习技术和最近的研究思路，对未来研究工作进行了展望。

关键词：电力设备识别发热故障诊断红外图像传统图像处理深度学习视觉检测

pH对蛋黄-海藻酸钠乳液冷凝胶理化性质的影响及其机制分析

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中国调味品 2024年第10期49卷 43-49页

作者：张根生苏文文徐桂杨徐旖梦杜一男费英敏哈尔滨商业大学食品工程学院哈尔滨150028 第七类型(上海)供应链管理有限公司上海201800 黑龙江民族职业学院食品工程系哈尔滨150066

乳液冷凝胶因其独特的结构和功能特性显示出巨大的优势和广阔的应用前景。以蛋黄蛋白质(egg yolk protein, EYP)和海藻酸钠(sodium alginate, SA)为基质,通过高速剪切均质机与含葵花籽油混合(油相∶水相为3∶7),形成O/W型EYP-SA乳液冷... 详细信息

乳液冷凝胶因其独特的结构和功能特性显示出巨大的优势和广阔的应用前景。以蛋黄蛋白质(egg yolk protein, EYP)和海藻酸钠(sodium alginate, SA)为基质,通过高速剪切均质机与含葵花籽油混合(油相∶水相为3∶7),形成O/W型EYP-SA乳液冷凝胶。通过改变EYP-SA的pH,分析其热稳定性、水分分布、流变、溶解度、表面疏水性、分子间作用力及二级结构,探究pH对EYP-SA乳液冷凝胶理化性质的影响及机制。结果表明,pH值对EYP-SA乳液冷凝胶的性质有显著影响,随着pH的升高,EYP-SA对水的结合能力增强,逐渐形成了均匀致密的网络结构,展现出良好的热稳定性;在频率扫描测试中,pH的提高降低了样品的G′与G″,EYP-SA弹性和刚性减弱。溶解度和表面疏水性呈显著性相关,原因可能是pH升高,静电排斥力增强导致蛋黄颗粒解聚,溶解度增加的同时蛋白质结构展开,使原本嵌在蛋白质分子内的疏水基团暴露在蛋白质分子表面,疏水相互作用和氢键是EYP-SA乳液冷凝胶形成的主要分子力。pH为9.0时EYP-SA乳液中液滴小且分散均匀,更有利于物质包埋。这些发现为EYP-SA乳液冷凝胶在食品凝胶递送体系中的应用提供了重要的理论依据。

关键词：乳液冷凝胶蛋黄蛋白质海藻酸钠 pH 理化性质

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新医科背景下药物分析课程混合式教学改革的探讨

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中国继续医学教育 2024年第10期16卷 1-5页

作者：季帅王一男汤道权杨冬芝徐州医科大学药学院江苏徐州221004

新医科是国家为应对新科技革命和产业变革提出的“四新”之一,关系到“健康中国”战略目标的实现,在此背景下,线上、线下混合式教学是当前高等医学教育改革的重要方向,已在全国逐渐开展。药物分析课程主要介绍化学药物、抗生素、中药、... 详细信息

新医科是国家为应对新科技革命和产业变革提出的“四新”之一,关系到“健康中国”战略目标的实现,在此背景下,线上、线下混合式教学是当前高等医学教育改革的重要方向,已在全国逐渐开展。药物分析课程主要介绍化学药物、抗生素、中药、生物制品等药物及其制剂的质量控制方法,是药学类相关专业本科生的核心专业基础课程。笔者一直从事药物分析课程的教学工作,近年来开始尝试混合式教学方法的应用,积累了大量的线上、线下资源以及一定的教学经验。为了跟进国家新医科的教育理念,文章从教学设计、实施方案、建设举措、课程思政等方面对药物分析课程混合式教学的改革进行了思考和探讨,以期提高教学质量,促进新医科背景下药学人才培养目标的实现,也为其他同行教师提供一定的参考。

关键词：药物分析新医科教学改革混合式教学课程思政药学专业

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北京市助产机构椎管内分娩镇痛现状调查

国际麻醉学与复苏杂志 2024年第6期45卷 579-585页

作者：王一男杜海明曾鸿宋亚男郭向阳徐铭军首都医科大学附属北京妇产医院北京妇幼保健院麻醉科北京100026 北京大学第三医院麻醉科北京100191

目的调查北京市助产机构近三年椎管内分娩镇痛工作的开展情况。方法采用“问卷星”网络平台于2020年11至12月对北京地区94家助产机构椎管内分娩镇痛工作的开展情况进行调查。结果本调查共收集到调查问卷94份,北京市各助产机构分娩镇痛... 详细信息

目的调查北京市助产机构近三年椎管内分娩镇痛工作的开展情况。方法采用“问卷星”网络平台于2020年11至12月对北京地区94家助产机构椎管内分娩镇痛工作的开展情况进行调查。结果本调查共收集到调查问卷94份,北京市各助产机构分娩镇痛率极不均衡,其中81家(86.17%)常规开展椎管内分娩镇痛工作,13家(13.83%)未常规开展椎管内分娩镇痛工作。麻醉科医师不足是医院未常规开展椎管内分娩镇痛工作的最突出原因。2018年、2019年、2020年1月至10月未开展椎管内分娩镇痛工作的医院分别为27家、18家、13家。2018年、2019年、2020年1月至10月,整体椎管内分娩镇痛率分别为28.59%、35.17%、39.96%,综合医院分娩镇痛率分别为12.66%、23.24%、29.79%,妇产专科医院和妇幼保健院(以下简称专科医院)分别为51.01%、58.81%、69.27%。29家有麻醉护士参与辅助实施分娩镇痛工作,69家开展24 h分娩镇痛工作。18家以腰硬联合麻醉为主,63家医院以连续硬膜外阻滞为主。实施硬膜外阻滞时52家给予1.0%~1.5%利多卡因试验量,11家医院未给予试验量或直接予泵液。结论北京市各助产机构分娩镇痛率极不均衡,非公立医院分娩镇痛工作开展比例高于公立医院,专科医院开展比例高于综合医院,试点医院开展比例高于非试点医院,综合医院及个别专科医院仍有较大提升空间。麻醉科医师不足制约分娩镇痛工作开展,分娩镇痛管理仍欠规范,专职麻醉护士参与有助于椎管内分娩镇痛工作的实施与管理。

关键词：分娩镇痛医务人员问卷调查

基于Transformer的无人机多目标跟踪算法研究

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兵器装备工程学报 2024年第7期45卷 11-18页

作者：苑玉彬吴一全南京航空航天大学电子信息工程学院南京210016

针对无人机多目标跟踪面临目标遮挡、尺度变化、快速运动、复杂环境等问题,提出了一种基于Transformer的无人机多目标跟踪算法,采用Focal Transformer来捕获高分辨率输入的Transformer层中的局部和全局交互。该算法能够生成目标的检测... 详细信息

针对无人机多目标跟踪面临目标遮挡、尺度变化、快速运动、复杂环境等问题,提出了一种基于Transformer的无人机多目标跟踪算法,采用Focal Transformer来捕获高分辨率输入的Transformer层中的局部和全局交互。该算法能够生成目标的检测信息以及目标的外观特征,从而提高了跟踪性能。在轨迹预测方面,采用了卡尔曼滤波方法,以准确地预测目标的运动轨迹,有助于提高跟踪的准确性和鲁棒性。在数据关联过程中,同时考虑了检测置信度、外观嵌入距离和IOU距离3个因素,以更有效地处理数据关联过程,提高了多目标跟踪模型的鲁棒性,使其能够在复杂场景中更好地跟踪目标。此外,还使用了轨迹的二次匹配方法,进一步提高了算法的性能。在VisDrone和UAVDT数据集上进行了对比验证,证明了该算法在实际应用中的有效性和可行性。本研究为无人机多目标跟踪提供了一种新的解决方案,具有广泛的应用前景。

关键词：多目标跟踪 Transformer 卡尔曼滤波检测置信度多特征匹配

基于双缓冲区生成对抗模仿学习的电力系统实时安全约束经济调度

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电网技术 2024年

作者：李东颖朱建全陈一熙华南理工大学电力学院

随着新能源渗透率不断攀升，电力系统波动性和随机性日趋加剧，电网安全经济运行正面临着严峻挑战。为此，本文提出了一种基于改进生成对抗模仿学习算法的实时安全约束经济调度方法。首先，将新能源电力系统多时段安全约束经济调度问题... 详细信息

随着新能源渗透率不断攀升，电力系统波动性和随机性日趋加剧，电网安全经济运行正面临着严峻挑战。为此，本文提出了一种基于改进生成对抗模仿学习算法的实时安全约束经济调度方法。首先，将新能源电力系统多时段安全约束经济调度问题建模为马尔可夫决策过程。其次，针对常规深度强化学习算法训练时间冗长和设计主观性强等弊端，采用生成对抗模仿学习算法对马尔可夫决策过程进行求解。接着，提出了一种改进的生成对抗模仿学习算法，通过双缓冲区机制使生成对抗模仿学习兼容异策略深度强化学习算法，进而与柔性行动器-评判器算法结合，显著提高了算法的训练性能。算例结果表明，所提方法在保证毫秒级的决策速度的同时，在离线训练时的收敛速度、在线决策时的经济性与安全性等方面相较于传统算法均展示出了显著的提升。

关键词：安全约束经济调度模仿学习生成对抗网络双缓冲机制深度强化学习

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基于机器视觉的芯片缺陷检测研究进展

仪器仪表学报 2024年第7期45卷 1-26页

作者：胡志强吴一全南京航空航天大学电子信息工程学院南京211106

半导体芯片作为集成电路的重要组成部分,对其质量要求越来越高,因芯片在小型化、高密度的制造过程中产生缺陷,进而影响了芯片的性能和寿命。因此,缺陷的检测与识别对芯片可靠性的提升十分重要。综述了近10年来国内外基于机器视觉的芯片... 详细信息

半导体芯片作为集成电路的重要组成部分,对其质量要求越来越高,因芯片在小型化、高密度的制造过程中产生缺陷,进而影响了芯片的性能和寿命。因此,缺陷的检测与识别对芯片可靠性的提升十分重要。综述了近10年来国内外基于机器视觉的芯片缺陷检测方法的研究进展。首先介绍了芯片的制造流程以及当前主流的芯片封装技术。然后概述了用于芯片缺陷成像的主流无损检测技术,主要包括光学成像、声学成像、红外热成像、电磁成像与X射线成像等技术。接着分别重点阐述了基于传统技术和基于深度学习的芯片表面的缺陷检测方法。随后按照缺陷部位比较分析了芯片封装体的缺陷检测方法。最后总结芯片缺陷检测当前存在的问题,对未来的研究方向进行了展望。

关键词：半导体芯片缺陷检测芯片封装机器视觉深度学习芯片缺陷数据集

Fe_(3)O_(4)@CuMOF催化文冠果油制备生物柴油的研究

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林产工业 2024年第7期61卷 28-34页

作者：郝一男王任飞张国王晶文任志远沈洪霞王德刚姚利宏内蒙古农业大学材料科学与艺术设计学院内蒙古呼和浩特010018 国家林业草原沙生灌木高效开发利用工程技术研究中心内蒙古呼和浩特010018 内蒙古地矿生态建设有限责任公司内蒙古呼和浩特010018 鄂尔多斯市造林总场内蒙古鄂尔多斯014300

金属有机框架(MOFs)材料的高表面积、结构稳定性和可调功能使其成为制备生物柴油的理想催化剂。本文通过溶剂热法制备磁性Fe_(3)O_(4)@Cu MOF催化剂,利用傅里叶红外变换光谱(FTIR)、扫描电镜(SEM)、能谱分析(EDS)、X射线衍射(XRD)、N2... 详细信息

金属有机框架(MOFs)材料的高表面积、结构稳定性和可调功能使其成为制备生物柴油的理想催化剂。本文通过溶剂热法制备磁性Fe_(3)O_(4)@Cu MOF催化剂,利用傅里叶红外变换光谱(FTIR)、扫描电镜(SEM)、能谱分析(EDS)、X射线衍射(XRD)、N2吸脱附(BET)、热重分析(TG)等手段对催化剂的微观结构和热稳定性进行表征,并应用于文冠果油制备生物柴油的反应中。结果表明:Fe_(3)O_(4)@Cu MOF催化剂表面粗糙多孔,比表面积为206.239 m^(2)/g,平均孔径为6.64 nm,属于介孔材料。Fe_(3)O_(4)@Cu MOF的饱和磁化强度为12.6 emu/g,易分离回收。当催化剂用量为3 wt%、醇油摩尔比为20∶1、反应温度为60℃、反应时间为2 h时,生物柴油产率最高,为75.0%。Fe_(3)O_(4)@Cu MOF循环使用5次后,其催化生物柴油的产率仍能达到69.25%。

关键词： Fe_(3)O_(4)@Cu MOF催化剂生物柴油文冠果油稳定性产率